Einführung in Big Data Analytics
Big Data steht für Datensätze, die normalerweise viel größer und komplexer sind als die allgemein bekannten Datensätze, die normalerweise von RDBMS verarbeitet werden. Es ist bekannt, dass herkömmliche Datenverwaltungsanwendungen wie RDBMS diese Datensätze nicht verwalten können. Big Data kann je nach Anforderungen und Anforderungen auf unstrukturierte, strukturierte und halbstrukturierte Datensätze angewendet werden. Während Big Data hauptsächlich auf unstrukturierte Datensätze angewendet wird. Viele der bekannten Tools für die simultane Datenverarbeitung, Business Analytics Software, benötigen Big Data, um ihre großen Datenmengen verarbeiten zu können. Heutzutage wurde Big Data Analytics in verschiedenen Sektoren wie Medien, Bildung, Gesundheitswesen, Produktion, verschiedenen Regierungs- und Nichtregierungssektoren usw. eingesetzt.
Das Konzept von Big Data und Big Data Analytics
Big Data wird für große und komplexe Datenmengen eingesetzt, die von Terabyte bis Exabyte reichen können. Diese riesigen und komplexen Datenmengen können nicht von herkömmlichen Datenverwaltungsanwendungen wie RDBMS bearbeitet werden. Hier wurden Big Data verwendet, um diese großen Datenmengen zu verwalten. Big Data kann je nach Anforderungen und Anforderungen auf unstrukturierte, strukturierte und halbstrukturierte Datensätze angewendet werden. Während sich Big Data hauptsächlich auf unstrukturierte Datensätze konzentriert. Heutzutage wurde Big Data Analytics in verschiedenen Sektoren wie Medien, Bildung, Gesundheitswesen, Produktion sowie in verschiedenen staatlichen und nichtstaatlichen Sektoren angewendet und auch in komplexen Analysen, Echtzeit-Betrugsmanagement, Verkehrsmanagement, kundenorientierten Analysen und anderen viel mehr.
Hauptmerkmale von Big Data Analytics.
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Volumen
Volumen steht für die Größe der Daten, die tatsächlich gespeichert und generiert wurden. Abhängig von der Größe der Daten wurde festgestellt, ob es sich bei dem Datensatz um Big Data handelt oder nicht.
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Vielfalt
Vielfalt steht für Natur, Struktur und Art der verwendeten Daten.
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Geschwindigkeit
Geschwindigkeit steht für die Geschwindigkeit von Daten, die in einem bestimmten Entwicklungsprozess gespeichert und generiert wurden.
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Richtigkeit
Richtigkeit bezeichnet die Qualität der erfassten Daten und hilft auch bei der Datenanalyse, das beabsichtigte Ziel zu erreichen.
Arten von Big Data Analytics
Es gibt vier Arten von Big Data-Analysen:
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Predictive Analytics:
Diese Analyse ist im Grunde eine vorhersagebasierte Analyse. Predictive Analytics bearbeitet einen Datensatz und bestimmt, was geschehen kann. Grundsätzlich werden vergangene Datensätze oder Aufzeichnungen analysiert, um eine Vorhersage für die Zukunft zu ermöglichen.
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Prescriptive Analytics:
Prescriptive Analytics bearbeitet einen Datensatz und bestimmt, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen. Dies ist eine wertvolle Analyse, die jedoch nicht weit verbreitet ist. Viele Gesundheitssektoren haben diese Analyse über verschiedene Aktivitäten hinweg verwendet, um ihre Geschäftsaktivitäten zu steuern.
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Beschreibende Analytik:
Descriptive Analytics analysiert tatsächlich die Vergangenheit und bestimmt, was tatsächlich passiert und warum. Es ist auch hilfreich, diese Analyse im Dashboard in Form einer grafischen Darstellung oder in einem anderen Format zu visualisieren.
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Diagnostic Analytics:
Diagnostic Analytics wird für aktuelle Datensätze ausgeführt. Es wird verwendet, um Analysen basierend auf eingehenden Echtzeit-Datensätzen durchzuführen. Viele Systeme wie Business Intelligence-Tools verwenden diese Analyse, um Dashboards und Berichte in Echtzeit zu erstellen.
Big Data Analytics Beispiele:
Es gibt viele Arten von Big Data Analytics-Beispielen. Mehrere Organisationen verwenden diese Big Data Analytics-Beispiele, um verschiedene Berichte und Dashboards basierend auf ihren umfangreichen aktuellen und früheren Datenmengen zu generieren. Es gibt verschiedene Arten der Analyse von Big Data, z. B. die prädiktive Analyse, die präskriptive Analyse, die deskriptive Analyse und die diagnostische Analyse. Diese Analysen werden von Big Data Analytics verwendet, um verschiedene grafische Berichte und Dashboards auf der Grundlage ihrer aktuellen und früheren Aufzeichnungen zu erstellen, die in Form von strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert vorliegen können.
Big Data Analytics-Beispiele werden verwendet, um verschiedene Berichte zu generieren, darunter einige Beispiele:
- Fraud Management Report, der in der Regel im Bankensektor zum Auffinden von Betrugstransaktionen, Hacking, nicht autorisiertem Zugriff auf das Konto usw. verwendet wird.
- Live-Tracking-Bericht, der in der Regel von Verkehrssektoren wie Meru, Ola, Uber und Mega verwendet wird, um Fahrzeuge, Kundenwünsche, Zahlungsmanagement, Notfallalarm zu verfolgen und den täglichen Bedarf und die Einnahmen usw. zu ermitteln.
- Verkaufsbericht und Zukunftsziel- und Zielanalyse, die hauptsächlich von allen Sektoren zur Analyse ihrer Umsätze, Umsätze und Bedürfnisse von Kunden und zur Bestimmung des zukünftigen Ziels usw. verwendet wird.
- Viele Berichte basieren auf Live-Daten, die hauptsächlich zum Verwalten von Live-Daten auf vielen Unterhaltungsseiten, zum Teilen von Marktdaten, Sensex-Echtzeitdaten usw. verwendet werden.
- Generieren Sie verschiedene Arten von Alarmen basierend auf verschiedenen Aktivitäten, wie z. B. vom Rechenzentrum generierte Alarme. Hier wurden verschiedene Beispiele für Big Data Analytics-Benachrichtigungen verwendet.
- Google Analytics-Bericht, in dem wir erfahren, wie viele Besuche von Nutzern gezählt werden, von welchem Standort der Nutzer stammt, von welchem Gerät aus die Site zugreift und so weiter.
- Viele Organisationen des Gesundheitswesens führten heutzutage rasch Big Data Predictive Analytics ein, um unser tägliches Leben zu verbessern. Es wurde verwendet, um viele Protokolle der Gesundheitssektoren zu aktualisieren und um die Ergebnisse gegenüber der gesamten Bevölkerung zu verbessern.
- Beispiele für Big-Data-Analysen spielten auch in vielen Katastrophensituationen eine wichtige Rolle. Im Jahr April 2015 tötete und verletzte das Erdbeben viele Menschen in Nepal. In dieser Situation wurde die in North Carolina ansässige SAS von Analytics entwickelt, die bei Rettungs- und Hilfseinsätzen eine wichtige Rolle gespielt hat.
- Big-Data-Analytics-Beispiele wurden auch in der Kinderfürsorge verwendet. In einem Stadtteil in London wurde ein englischer Arzt gesammelt und nutzte die riesigen Daten, um die Lösungen gegen den massiven Cholera-Angriff im 19. Jahrhundert zu entwickeln
- Big Data Analytics wurde in der Online- und physischen Sicherheit eingesetzt, um nicht autorisierte Aktivitäten zu identifizieren, verschiedene Maßnahmen zur Verhinderung dieser Angriffe zu ergreifen, eine Echtzeitüberwachung einzuführen, um Betrugsaktivitäten zu reduzieren und Alarme gegen verdächtige Aktionen zu aktivieren.
Fazit - Big Data Analytics Beispiele
Abschließend können wir anhand von Big-Data-Analytics-Beispielen sagen, dass wir verschiedenen Branchen und Unternehmen einen großen Mehrwert bieten können, indem wir das Ergebnis komplexer Abfragen einfach aus einem umfangreichen Datensatz herausfinden und die künftige Analyse vorhersagen können, die hilfreich sein wird genauere Geschäftsentscheidungen treffen.
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